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【LeetCode: 44. 通配符匹配 | 暴力递归=>记忆化搜索=>动态规划 】
简介【LeetCode: 44. 通配符匹配 | 暴力递归=>记忆化搜索=>动态规划 】
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⛲ 题目描述
给你一个输入字符串 (s) 和一个字符模式 § ,请你实现一个支持 ‘?’ 和 ‘’ 匹配规则的通配符匹配:
‘?’ 可以匹配任何单个字符。
'’ 可以匹配任意字符序列(包括空字符序列)。
判定匹配成功的充要条件是:字符模式必须能够 完全匹配 输入字符串(而不是部分匹配)。
示例 1:
输入:s = “aa”, p = “a”
输出:false
解释:“a” 无法匹配 “aa” 整个字符串。
示例 2:
输入:s = “aa”, p = ""
输出:true
解释:'’ 可以匹配任意字符串。
示例 3:
输入:s = “cb”, p = “?a”
输出:false
解释:‘?’ 可以匹配 ‘c’, 但第二个 ‘a’ 无法匹配 ‘b’。
提示:
0 <= s.length, p.length <= 2000
s 仅由小写英文字母组成
p 仅由小写英文字母、‘?’ 或 ‘*’ 组成
? 求解思路&实现代码&运行结果
⚡ 暴力法
? 求解思路
- 简单概括题目的意思:按照给定的规则[规则题目已经给规定好了],看字符串s是否可以匹配字符串p,如果可以的话,直接返回true,否则,返回false。
- 这个题目怎么求解呢,我们可以直接根据题的要求来找思路,首先,如果此时俩个位置对应的字符是相等的 或者 p位置对应的字符是’?‘,那么同时向后移动一个单位继续向后匹配;其次,如果p当前位置的字符是’*‘,那么此时可以俩种情况,第一种情况是p位置的’*‘匹配了s位置之前的字符,此时s可以继续向后判断,看看此时p位置的’*‘是否还可以继续判匹配,当然这个只是一种情况,还有一种情况就是当前的’*'只匹配s前的字符,,
- 有了基本的思路,接下来我们就来通过代码来实现一下。
? 实现代码
class Solution {
public boolean isMatch(String s, String p) {
char[] arr1=s.toCharArray();
char[] arr2=p.toCharArray();
return process(0,0,arr1,arr2);
}
public boolean process(int i,int j,char[] arr1,char[] arr2){
if(i>=arr1.length&&j>=arr2.length){
return true;
}
if(i>=arr1.length){
while(j<arr2.length && arr2[j]=='*'){
j++;
}
if(j<arr2.length) return false;
else return true;
}
if(j>=arr2.length) return false;
boolean flag=false;
if(arr1[i]==arr2[j]||arr2[j]=='?'){
flag|=process(i+1,j+1,arr1,arr2);
}else if(arr2[j]=='*'){
flag|=process(i+1,j,arr1,arr2)|process(i,j+1,arr1,arr2);
}
return flag;
}
}
? 运行结果
暴力超出时间限制,我们继续更新改正!
⚡ 记忆化搜索
? 求解思路
- 因为在递归的过程中,会重复的出现一些多次计算的结果,我们通过开辟一个数组,将结果提前缓存下来,算过的直接返回,避免重复计算,通过空间来去换我们的时间。
? 实现代码
class Solution {
int[][] dp;
public boolean isMatch(String s, String p) {
char[] arr1=s.toCharArray();
char[] arr2=p.toCharArray();
int m=arr1.length,n=arr2.length;
dp=new int[m][n];
for(int i=0;i<m;i++) Arrays.fill(dp[i],-1);
return process(0,0,arr1,arr2);
}
public boolean process(int i,int j,char[] arr1,char[] arr2){
if(i>=arr1.length&&j>=arr2.length){
return true;
}
if(i>=arr1.length){
while(j<arr2.length && arr2[j]=='*'){
j++;
}
if(j<arr2.length) return false;
else return true;
}
if(j>=arr2.length) return false;
if(dp[i][j]!=-1) return dp[i][j]==1;
boolean flag=false;
if(arr1[i]==arr2[j]||arr2[j]=='?'){
flag|=process(i+1,j+1,arr1,arr2);
}else if(arr2[j]=='*'){
flag|=process(i+1,j,arr1,arr2)|process(i,j+1,arr1,arr2);
}
dp[i][j]=flag?1:0;
return flag;
}
}
? 运行结果
通过缓存,将重复计算的结果缓存下来,通过。
时间情况
空间情况
⚡ 动态规划
? 求解思路
- 有了递归,有了记忆化搜索,接下来就是动态规划了,直接上手。
? 实现代码
class Solution {
boolean[][] dp;
public boolean isMatch(String s, String p) {
char[] arr1=s.toCharArray();
char[] arr2=p.toCharArray();
int m=arr1.length,n=arr2.length;
dp=new boolean[m+1][n+1];
dp[m][n]=true;
for(int j=n-1;j>=0;j--){
if(arr2[j]=='*'){
dp[m][j]=true;
}else{
break;
}
}
for(int i=m-1;i>=0;i--){
for(int j=n-1;j>=0;j--){
boolean flag=false;
if(arr1[i]==arr2[j]||arr2[j]=='?'){
flag|=dp[i+1][j+1];
}else if(arr2[j]=='*'){
flag|=dp[i+1][j]|dp[i][j+1];
}
dp[i][j]=flag;
}
}
return dp[0][0];
}
}
? 运行结果
动态规划搞定,当然还是可以继续进行优化的,有很大的优化空间,大家可以积极的尝试。
时间复杂度
空间复杂度
? 共勉
最后,我想和大家分享一句一直激励我的座右铭,希望可以与大家共勉! |
风语者!平时喜欢研究各种技术,目前在从事后端开发工作,热爱生活、热爱工作。